AI
GitLab은 MLOps를 어떻게 최적화할까?
두줄요약
GitLab의 MLOps 기능과 역할을 소개하며 모델 관리와 배포 자동화를 설명했습니다. Model registry와 실험 추적 기능으로 협업과 운영 효율을 높이는 방향을 제시했습니다.
핵심 내용
- MLOps를 ML 워크플로와 배포를 자동화·간소화하는 운영 관행으로 설명
- 데이터 준비, 학습, 테스트, 배포, 모니터링, 재학습까지 ML 라이프사이클 관리 범위 정리
- GitLab의 Model registry와 Machine learning model experiments로 모델 저장, 실험 추적, 협업, 자동화 지원
적용해볼 점
- GitLab의 버전 제어와 CI/CD로 모델 테스트·배포 자동화
- 메타데이터, 메트릭, 아티팩트, 로그를 함께 관리하는 실험 추적 체계 구축
- 프로덕션 모델의 버전 관리와 성능 모니터링을 통합해 운영 효율 향상